1 韩羽辰介绍A500指数表现优异。

韩羽辰介绍了中证A500指数自2024年9月发布以来的优异表现，累计涨幅超过45%，跑赢沪深300等主流指数。该指数规模突破3000亿元，成为第二大宽基指数，吸引了近80家基金公司布局140个相关产品。A500指数因其创新编制方式和卓越表现，被称为中国版标普500，成为险资和外资的重要配置工具。

2 韩羽辰介绍路博迈A500指增基金。

韩羽辰介绍了路博迈基金的中证A500指数增强产品，该基金采用量化方法在基准指数基础上进行增强，目标是获得长期稳健的超额收益。该基金使用AI驱动的量化选股模型，结合本土化团队和全球经验进行运作。成立半年多来，基金取得了17.4%的绝对回报，其中2%为超额收益。中证A500指数覆盖98%的三级行业，具有均衡性和韧性。

3 中证A500指数行业覆盖更均衡。

韩羽辰介绍了中证A500指数的特点。该指数采用行业均衡的选样方法，覆盖中证所有一级行业及细分领域龙头公司，与传统金融行业集中的沪深300相比，降低了传统领域权重，增加了工业、信息技术和医药卫生等新经济领域占比，包含盛虹科技、先导智能和百济神州等细分行业领军企业，能更好适应市场轮动。

4 A500指数展现弹性与韧性。

韩羽辰指出中证A500指数在编制中融入ESG理念，与路博迈集团的投资策略契合。该指数成立一年多来收益率达47%，超越沪深300，主要得益于覆盖细分行业龙头。在市场波动中，A500回撤幅度为8%，与沪深300相当，优于中小盘指数，展现了抗跌和跟涨的特性。

5 机构投资者青睐中证A500指数。

韩羽辰提到，中证A500指数受到机构投资者的青睐，其跟踪产品的规模已超过200亿。超过90%的资金来自机构，较去年有所上升，大型保险资金和外资机构如中国人寿、瑞银等频繁出现在前十大持有者名单中。此外，韩羽辰介绍了量化方法在指数增强中的应用，强调量化能精准跟踪指数并提升超额收益，他采用的AI驱动量化模型与传统量化方法有所不同。

6 机器学习助力量化投资升级。

韩羽辰指出传统量化研究在22年后面临挑战，市场定价效率提升导致因子挖掘困难。路博迈依托机器学习强大的算力和非线性建模能力，开发了量化3.5模型。该模型采用中低频信号捕捉策略，融合深度神经网络和多元数据，重点关注长期稳定规律。模型升级体现在三方面：使用十年以上海量数据训练，整合高频、产业链和另类文本数据，优化策略适应公募产品特性。

7 量化投资的三张王牌策略。

韩羽辰介绍了量化投资的三大核心优势：海量历史数据训练模型提升超额收益，自主研发的神经网络算法实现自我学习优化，以及基于A500指数均衡特性的增强策略。他通过类比人类学习过程解释机器学习模型如何建立历史数据与未来收益的关联，并强调采用深度神经网络结合前沿方法构建选股模型，最终形成行业与阿尔法双均衡的投资组合。

8 中证A50指数均衡分散风险。

韩羽辰介绍了中证A50指数行业均衡、风格分散的特点，该指数为量化模型提供了广泛选股空间。他提到NB路博迈基金采用Barra风险模型进行精准风控，严格控制行业和风格暴露，将跟踪误差控制在4-5%内。对于未来，韩羽辰认为中证A50指数配置价值将进一步提升。

9 中证A500指数发展前景广阔。

韩羽辰介绍了中证A500指数的三大优势：一是作为多资产ETF基础，可能推出系列跟踪产品；二是符合衍生品标的要求，未来或推出期货期权等对冲工具；三是国际化布局关键，已有海外ETF跟踪该指数。路博迈团队将持续优化量化模型，通过数据拓展、算法更新和机器学习自适应能力提升模型表现。

10 韩羽辰看好A500指数增强产品配置价值。

韩羽辰表示中证A500指数涵盖沪深核心资产，行业均衡，成分股优质。目前估值中性偏低，PB约1.7倍，PE约十几倍，安全边际较高。他认为当前宏观政策与指数结构匹配，经济复苏与产业优化将带来增长红利。路博迈通过量化模型持续优化选股，力求稳定超额收益。他管理的基金核心优势在于AI选股模型，较传统量化有质的提升，可实现均衡阿尔法收益。

11 路博迈A500指数增强策略优势。

韩羽辰介绍了中证A500指数的特性及表现，强调其优于其他宽基指数的特点。路博迈量化团队通过对接全球资源，紧跟科技发展，优化模型以增强指数表现，争取超额收益。团队注重风控配置，帮助投资者在市场波动时防御，实现涨时跟得上、跌时守得牢的目标。